问题一：Flink定时器注册的比较多，然后发现 定时器执行有延迟，延迟了好多个小时 是什么情况？
Flink定时器注册的比较多，然后发现 定时器执行有延迟，延迟了好多个小时 是什么情况？
参考答案：
楼主你好，延迟执行定时器的可能原因有多种，最大可能是因为资源不足，如果Flink集群的资源（例如CPU、内存）不足，可能导致定时器的执行延迟，这是因为Flink需要处理其他任务和数据流，无法及时触发定时器。
还有就是数据倾斜，如果输入数据存在倾斜，即某些分区的数据量过大，可能会导致定时器所在的分区无法及时触发，这可能会导致定时器的执行有延迟。
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问题二：flink 同步 中间数据间接丢了很多，能看看不？RDS 到 hologres。
flink 同步 中间数据间接丢了很多，能看看不？RDS 到 hologres。
参考答案：
很抱歉，作为一个认知智能模型，我无法直接查看您的Flink同步中间数据丢失的问题。但是，我可以提供一些可能导致数据丢失的常见原因和解决方法，希望能对您有所帮助：
- 网络问题：检查网络连接是否正常，确保数据传输过程中没有中断或延迟。
- 配置错误：检查Flink作业的配置是否正确，包括输入输出格式、并行度等参数。
- 数据源问题：确认RDS中的数据是否完整且正确，如果存在问题，需要修复数据源。
- 数据转换问题：检查Flink作业中的数据处理逻辑，确保数据在转换过程中没有被丢失或修改。
- 资源限制：确认Flink集群的资源是否足够，如果资源不足可能会导致任务失败或数据丢失。
- 日志分析：查看Flink作业的日志文件，查找是否有报错信息或异常情况，根据日志信息进行排查和解决。
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问题三：Flink这里日志有效归档期是不是指的是日志的保留时间？
Flink这里日志有效归档期是不是指的是日志的保留时间？
参考答案：
是的。
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问题四：这个是保存flink作业的ck的oss，想问下，flink job为什么会这么大，里面存的什么东西？
这个是保存flink作业的ck的oss，想问下，flink job为什么会这么大，里面存的什么东西？
参考答案：
Flink作业的checkpoint（ck）文件是用于故障恢复和容错的重要机制。它包含了作业在运行过程中的状态信息，以便在发生故障时能够从最近的checkpoint恢复。
Flink作业的checkpoint文件可能会比较大，主要是因为它包含了多个组件的状态信息，包括：
- 算子状态（Operator State）：每个算子都有自己的状态，用于保存中间结果或临时数据。这些状态信息会随着作业的执行而不断更新。
- KeyedStateBackend：对于有状态的流式计算任务，Flink使用KeyedStateBackend来管理键控状态（Keyed State）。KeyedStateBackend将状态数据存储在RocksDB或其他支持事务的存储系统中。
- Savepoint：除了常规的checkpoint之外，Flink还支持Savepoint操作，它可以将作业的某个特定状态保存下来，以便后续恢复。Savepoint文件通常比常规checkpoint文件小一些。
- RocksDB事务日志：RocksDB是一个嵌入式数据库引擎，用于存储Flink的状态数据。在每次checkpoint时，RocksDB会生成一个事务日志文件，记录了所有对状态数据的修改操作。这个事务日志文件也会占用一定的磁盘空间。
因此，Flink作业的checkpoint文件大小主要取决于作业的状态量、并发度以及Checkpoint策略等因素。如果发现checkpoint文件过大，可以考虑调整Checkpoint策略，例如增加并行度、减少状态量或者调整Checkpoint间隔等方法来减小文件大小。
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问题五：Flink CK和SP不设置自动清理的话，系统会怎样处理，一直堆积下去吗？
Flink CK和SP不设置自动清理的话，系统会怎样处理，一直堆积下去吗？
参考答案：
CK系统默认保留1个，这个还好，SP的话如果你配置了自动生成，但是没有配置自动清理会一直在OSS里面保留。
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